稀疏数组的应用

本文介绍稀疏数组的概念及其应用场景,通过实例演示如何将一个大型数组转换为稀疏数组以节省存储空间,并展示如何从稀疏数组还原原始数据。

稀疏数组

什么是稀疏数组?

  • 当一个数组中大部分元素为0,或者为同一值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组。

稀疏数组的处理方式是:

  • 记录数组一共有几行几列,有多少个不同值
  • 把具有不同值的元素和行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模
    在这里插入图片描述

用稀疏数组存储棋盘上的棋子:

public class ArrayDemo08 {
   public static void main(String[] args) {
      //1.创建一个二维数组 11*11  0:没有棋子,  1:黑棋  2:白棋
      int[][] array1=new int[11][11];
      array1[1][2]=1;
      array1[2][3]=2;
      //输出原始的数组
      System.out.println("输出原始的数组");
      for (int[] ints : array1) {
         for (int anInt : ints) {
            System.out.print(anInt+"\t");
         }
         System.out.println();
      }
      System.out.println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~");
      //转换为稀疏数组来保存
      //获取有效值的个数
      int sum=0;
      for (int i = 0; i <11; i++) {
         for (int j = 0; j < 11; j++) {
            if(array1[i][j]!=0){
               sum++;
            }
         }
      }
      System.out.println("有效值的个数:"+sum);

      //2.创建一个稀疏数组
      int[][] array2=new int[sum+1][3];
      array2[0][0]=11;
      array2[0][1]=11;
      array2[0][2]=sum;
      //遍历二维数组,将非零的值,存放稀疏数组中
      int count=0;
      for (int i = 0; i < array1.length; i++) {
         for (int j = 0; j < array1[i].length; j++) {
            if(array1[i][j]!=0){
               count++;
               array2[count][0]=i;
               array2[count][1]=j;
               array2[count][2]=array1[i][j];
            }
         }
      }
      //输出稀疏数组
      System.out.println("稀疏数组");
      for (int i = 0; i < array2.length; i++) {
         System.out.println(array2[i][0]+"\t"
                 +array2[i][1]+"\t"
                 +array2[i][2]+"\t");
      }
      System.out.println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~");
      System.out.println("还原");
      //1.读取稀疏数组的值
      int[][] array3=new int[array2[0][0]][array2[0][1]];
      //2.给其中的元素还原它的值
      for (int i = 1; i < array2.length; i++) {
         array3[array2[i][0]][array2[i][1]]=array2[i][2];
      }
      //3.打印
      //输出还原的数组
      System.out.println("输出原始的数组");
      for (int[] ints : array3) {
         for (int anInt : ints) {
            System.out.print(anInt+"\t");
         }
         System.out.println();
      }
   }
}
1.算法是程序的灵魂,优秀的程序在对海量数据处理时,依然保持高速计算,就需要高效的数据结构算法支撑。2.网上数据结构算法的课程不少,但存在两个问题:1)授课方式单一,大多是照着代码念一遍,数据结构算法本身就比较难理解,对基础好的学员来说,还好一点,对基础不好的学生来说,基本上就是听天书了2)说是讲数据结构算法,但大多是挂羊头卖狗肉,算法讲的很少。 本课程针对上述问题,有针对性的进行了升级 3)授课方式采用图解+算法游戏的方式,让课程生动有趣好理解 4)系统全面的讲解了数据结构算法, 除常用数据结构算法外,还包括程序员常用10大算法:二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、马踏棋盘算法。可以解决面试遇到的最短路径、最小生成树、最小连通图、动态规划等问题及衍生出的面试题,让你秒杀其他面试小伙伴3.如果你不想永远都是代码工人,就需要花时间来研究下数据结构算法。教程内容:本教程是使用Java来讲解数据结构算法,考虑到数据结构算法较难,授课采用图解加算法游戏的方式。内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序(桶排序)、堆排序、排序速度分析、二分查找、插值查找、斐波那契查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、AVL树、线索二叉树、赫夫曼树、赫夫曼编码、多路查找树(B树B+树和B*树)、图、图的DFS算法和BFS、程序员常用10大算法、二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法马踏棋盘算法。学习目标:通过学习,学员能掌握主流数据结构算法的实现机制,开阔编程思路,提高优化程序的能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值